投影边缘在硝基苯类化合物构效关系研究中的应用

在三维投影的基础上,对投影的边缘进行了描述,并以其进行了定量结构活性相关研究.实验结果表明,与Am指数、指示变量和量化参数相结合,可使其数学模型得到明显提高.通过人工神经网络对硝基苯类化合物的毒性进行预测,结果令人满意.     

Dirac Operator on Fuzzy Sphere with U（1） Dirac Monopole Background

We treat the Dirac operator on the Fuzzy sphere with the help of the generalized coherent state. It is shown that the derivatives can be constructed by Moyal product with symbol of the operator. We obtain the eigenvalue of the free fermion Dirac operator as same as the result by [Hajime Aoki, Satoshi Iso, and Kelichi Nagao, Phys. Rev.D67 (2003) 065018]. Meanwhile, we also give the eigenvalue of Dirac operator with U(1) Dirac monopole background.     

吲哚酚衍生物的结构——式电位关系及电氧化机理

以半经验分子轨道方法计算吲哚酚衍生物的分子结构参数.以主因子分析法和多元线性回归法研究了吲哚酚衍生物的式电位与其分子结构参数间的关系.研究发现,在所选择的19个分子结构参数中,双中心电子交换能(E     

EXTENSIONS OF HILBERT MODULES AND HANKEL OPERATORS

1.IntroductionInthepresentpaper,wewillcontinuethestudyofHilbertmodules[1-5].LetHbeaHilbertspaceandAafunctionalgebra.WesaythatHisaHilbertmoduleoverAifthereisamultiplication(a,f)-affromAxHtoH,makingHintoanXmoduleandif,inaddition,theactionisjointlycontinuousinthesup-normonAandtheHilbertspacenormonH.ThecategoryHofallHilbertNmodulesisanaturalsettingfornumerousquestionsinoperatortheory.In[9],DouglasandPaulseninitiatedasystematicstudyofHilbertmodules'theywereabletotranslatemanyconceptsandpro…     

基于WRF数值模式的SDAE-SVR风速预测模型研究

风速预测是风力预报中的核心与基础, 采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting, WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题. 为了提高风速预测精度, 提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)相结合的风速预测模型. 该模型以WRF模式预报输出的多种气象变量为基础, 结合气象自动观测站传感器的实测风速, 引入堆栈降噪自动编码(Stacked De-noising Auto-Encoder, SDAE)深度网络来学习样本数据中隐含的深度特征, 然后将该深度网络最后一层输出的深度特征置入回归器SVR中, 利用SVR良好的回归预测性能对WRF模式预报的未来1h风速进行预测订正. 结果表明: 所建立的SDAE-SVR风速预测模型具有较高的风速预测精度, 在对典型日的WRF模式预报未来1h风速的预测订正中, 其平均百分比误差与均方根误差仅为8.28％与0.8 066 m·     

基于线性回归的协方差分析模型与检验

基于虚拟变量和局部显著性检验,在线性回归的体系下重建了协方差分析理论,包括描述模型、估计参数、解释方差分解的不同形式及几何意义,得到了协方差分析的三个重要检验.还验证了响应变量校正的效果,证明了原数据中因素显著性与校正后数据中因素显著性之间的两种联系.     

盐水溶液中单硼酸盐物种（B(OH)3和B(OH)-4）的拉曼光谱定量分析

盐湖是天然存在的水和盐类共存的复杂体系，卤水中硼酸盐的赋存形态及分布规律较一般水溶液更为复杂，通常随盐类的浓缩富集而发生复杂的聚合、缔合等作用，存在严重的过饱和性，不利于盐湖硼及其他盐类的分离提取。因此，开展盐湖卤水体系中硼酸盐物种分布规律及离子间相互作用机制研究具有重要的实际意义。激光拉曼光谱因具有原位、无损、且水峰干扰小等特点，被广泛应用于硼酸盐溶液结构光谱学研究中，并表现出较大的优越性。近年来，以化学计量学为核心的现代拉曼光谱定量分析技术已成为快速准确获取复杂体系目标物量关系的有效手段，对光谱解析中面临的光谱重叠、背景干扰、基线漂移等问题具有强大的优势，在分析领域中得到了广泛而深刻的应用。基于化学计量学算法，采用拉曼光谱技术探究了三种回归模型（内标法、多元线性回归和偏最小二乘法）对盐水溶液中单硼物种B(OH)₃和B(OH)-₄的定量分析，并通过外标样进行方法评估。研究表明，多元线性回归和偏最小二乘法对外标样的预测结果更为准确，相对误差均在1%以内，但前者对低硼含量的预测效果更佳。进一步地，根据建立的多元线性回归模型，文中开展了柴达木盆地西部油田卤水蒸发浓缩过程中硼化学形态Raman光谱定量化研究。结果表明，油田卤水蒸发浓缩过程中，仅在875 cm-1处检测到B(OH)₃的拉曼特征峰；多元线性回归法对油田卤水中B(OH)₃含量的预测与甘露醇减量法分析硼的含量结果相一致，相对误差小于5%，表明油田卤水浓缩过程中硼始终以B(OH)₃形态赋存，其他硼酸根离子的含量可忽略不计，故从化学形态角度，揭示了油田卤水蒸发浓缩中硼的结晶盐类仅有硼酸一种析盐固相的结晶行为。以上研究为后续探索动态环境下盐卤体系硼酸盐化学形态的定量关系提供了理论指导和实验依据。     

基于粗糙回归的股票指数变化趋势研究

运用粗糙集结合回归分析预测上证指数变化趋势,首先对预测日前1个月、前1星期、前1天等8个不同时间段进行回归分析,然后根据获得的趋势建立决策表,然后运用粗糙集获取决策规则,最后利用得到的规则预测上证指数的变化趋势.测试结果表明,该方法准确率良好.     

不良资产处置方式及影响因素分析

本文使用LossMetrics数据库中处置结束的不良资产,研究不同处置方式下不良资产回收率差异及影响因素。研究发现,不同处置方式之下不良资产回收率存在比较大的差异;不同处置方式的选择主要取决于不良资产的质量特征,但处置方式的选择对不良资产的回收也有显著的影响,资产管理公司在不良资产处置的实践中更多地采用了相对好的处置方式。